9、神经信息处理中的海马体与突触可塑性

神经信息处理中的海马体与突触可塑性

1. 蛋白激酶 C 激活与 AMPA 受体调节

蛋白激酶 C(PKC)通过代谢型谷氨酸受体的激活而被激活,蛋白质磷酸化的结果会导致突触后膜上 AMPA 受体通道减少。这一过程中,AMPA 受体调节的效果与突触后钙浓度升高密切相关。当向浦肯野细胞注射 Ca²⁺螯合剂以阻止 [Ca²⁺] 增加时,长时程抑制(LTD)可以被有效阻断。具体过程如下:
1. 代谢型谷氨酸受体激活,进而激活蛋白激酶 C。
2. 蛋白激酶 C 导致蛋白质磷酸化。
3. 磷酸化使得突触后膜上 AMPA 受体通道减少。
4. AMPA 受体通道减少降低了突触对谷氨酸输入的敏感性。

2. 海马体的结构与功能

2.1 海马体的位置与结构

海马体位于内侧颞叶,由两层相互重叠的折叠细胞层组成。其中一层是齿状回,另一层是 Ammon 角(CA)。齿状回通过穿通通路接收来自内嗅皮质的信号输入,齿状回神经元的轴突是 CA3 神经元的突触前成分。CA3 神经元的轴突分为两支,一支通过穹窿离开海马体,另一支称为 Schaffer 侧支,与 CA1 神经元形成突触。

2.2 海马体作为研究模型的优势

由于其结构简单,并且在体外适当灌流的情况下,海马体切片可以维持数小时,因此海马体是研究大脑突触传递的理想模型之一。

2.3 海马体中的突触可塑性

2.3.1 长时程增强(LTP)
  • LTP 的发现 :当对突触前 CA3 神经元进行高频强直刺激(通常是 50 - 100 次,频率为 100 Hz)时,在后
内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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